• 대한지리학회지
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• 제39권6호
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• pp.971-983
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• 2004

학생들의 지리적 이해와 개념 발달 그리고 기능 습득 등이 복합적인 배경 변인의 영향을 받고 있음이 점점 더 분명해지고 있다. 복합적인 배경 변인 중에서 성별 차이는 오랫동안 지리학자와 심리학자들의 관심 대상이었다. 최근 지리적 지식과 공간적 능력에서 나타나는 성별 차이는 성적 고정관념을 강화하는 사회문화적 요인들에서 기인한 것이라는 주장이 제기되고 있다. 지리 학습에 영향을 미치는 주요 변인으로 고려되는 성별 차이는 단순한 차이 그 자체보다는. 다면적인 젠더에 대한 과정 변인으로 진술되고 탐구되는 것이 바람직하다. 이에 본 연구는 성별 차이와 젠더 특성이 지리 수업에 미치는 영향을 이론적으로 고찰하고. 실제 중학교 지리 수업에서 이루어지는 학습 지역과 학습 내용 그리고 학습 활동에 대한 성별 차이와 젠더 특성을 조사하였다. 연구 결과, 지리 학습에서는 성별 차이보다는 유사성이 더 많이 나타났으며. 젠더별 특성이 다양하게 나타났다. 이는 학습의 개인차를 고려하는데 적절한 것은 단순한 성별 차이보다는 좀더 구체적이고 다면적인 젠더 특성임을 시사한다. 더불어 이러한 특성들이 학습 효율성을 장려하는데 어떠한 영향을 미치는지에 대한 설명이 이루어지면, 지리 교육을 증진하는데 직접적인 도움이 될 것이다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.221-224
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• 2017

본 논문은 사용자 수준에 적합한 맞춤형 학습코스를 추천하여 학습효과를 향상시킬 수 있는 추천모델을 개발하고, 효과분석을 위한 방안을 제시한다. 학습자 개개인의 학습수준이나 학습내용 등에 따라 적합한 학습주제를 선정하여 제공하는 것은 중요하나, 일반적인 추천은 전문가 그룹을 활용한 사람중심의 추천으로 시간이 오래 걸리는 등 자원의 비효율적 한계점[1]을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해, TF-IDF를 이용해 단어별 가중치를 계산하여 고빈도 단어를 추출하여 벡터 공간에 배치시키고, Cosine Similarity 기법을 이용해 벡터간의 유사도를 측정하였다. 학습자 프로파일을 분석하고, 학습스킬간의 연관성을 고려하여 맞춤형 학습코스를 추천하기 위해, 워드 임베딩 기법을 적용하였고, 이를 위해 오픈소스 Gensim[2]을 이용하였다. 맞춤형 학습코스 추천 모델의 효과를 분석하기 위한 실험을 설계하고 평가 문항지를 개발하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제35권3호
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• pp.323-340
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• 2021

본 사례 연구의 목적은 중학교 1학년 학생 2명을 대상으로 실시한 수업에서 공변 추론 수준에 따른 연립방정식 문장제를 해결하고 일반화하는 과정에서 나타나는 유사성을 비교·분석하는 것이다. 그 결과, 값의 조정 수준으로 추론하는 학생 S는 연립방정식 문장제에 주어진 양들에 대해 정적인 이미지를 가졌고, 부드러운 연속 공변 수준으로 추론하는 학생 D는 문제 상황의 양들에 대해 동적인 이미지를 갖고 양들 사이의 불변인 관계를 식과 그래프로 나타내었다. 이와 같은 연구 결과는 연립방정식 문장제의 학습에서 공식이나 전략의 사용에 앞서 주어진 상황에서 다양한 양들 사이의 관계를 추론하는 활동이 문제해결력 신장에 도움을 줄 수 있으며, 학생들의 공변 추론을 강화하기 위한 대수 교수·학습 방안에 대한 논의가 앞으로도 계속 이루어져야 함을 시사한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.156-160
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• 2014

본 논문은 사전 데이터를 바탕으로 한글 뜻풀이를 하여 한글 단어를 맞추는 앱 어플리케이션 '한글아 놀자'의 설계에 대하여 서술한다. '한글아 놀자'는 게임을 통하여 사용자가 쉽게 한글 단어를 학습 할 수 있도록 만들어진 앱 어플리케이션으로 기존의 유아를 대상으로 하는 유사한 어플리케이션들과 달리 특정 층을 대상으로 잡지 않아, 일반인도 흥미를 가지고 학습 할 수 있고 따라서 다양한 사용자 층을 확보 하여 한글 학습의 접근성을 향상 시킬 수 있도록 하였다. 또한 어플리케이션의 중요한 특징 중 하나로 게임을 진행 하며 잘 몰랐던 단어들은 오답 노트를 통하여 피드백을 해주고, 사용자의 선택에 따라 자신의 단어장에 추가하여 언제든지 복습해 볼 수 있도록 하여 지속적인 학습이 가능하도록 하였다. 그 외에도 '한글아 놀자'는 사전 데이터를 가지고 동작하기 때문에 일상생활에서 잘 쓰이지 않는 단어, 옛말, 사자성어등도 학습이 가능하도록 하여 한글의 활용성을 높이고 사용자가 접하는 단어의 다양성을 높이는데 주력하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.601-603
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• 2012

본 논문에서는 의료영상의 특성을 반영하여 영상의 그래디언트 방향 값을 특징으로 하는 Oriented Center Symmetric Local Binary Patterns (OCS-LBP) 특징을 개발하고 추출된 특징 값에 대해 차원을 줄이고 의미 있는 특징 단위로 재 생성하기 위해 Bag-of-Feature (BoF)를 적용하였다. 검색을 위해서는 기존의 영상 검색 방법과는 다르게, 학습 영상을 이용하여 랜덤 포리스트 (Random Forest)를 사전에 학습시켜 데이터베이스 영상을 N 개의 클래스로 자동 분류 시키고, 질의로 입력된 영상을 같은 방법으로 랜덤 포리스트에 적용하여 상위 확률 값을 갖는 2 개의 클래스에서만 K-nearest neighbor 방법으로 유사 영상을 검색결과로 제시하는 새로운 영상검색 방법을 제시하였다. 실험결과에서 본 논문의 우수성을 증명하기 위해 일반적인 유사성 측정 방법과 랜덤 포리스트를 이용한 방법의 검색 성능 및 시간을 비교하였고, 검색 성능과 시간 면에서 상대적으로 매우 우수한 성능을 보여줌을 증명하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.187-191
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• 2006

본 논문에서는 비전 기술에 기반을 둔 손 모양 인식 시스템의 성능 향상을 위해 학습을 통해 손 모양과 손 구조 간 유사도를 결정하는 방법을 제안한다. 비전 센서에 기반을 둔 손 모양 인식은 손의 높은 자유도로 인한 자체 가림 현상과 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인해 인식에 어려움이 따른다. 따라서 비전 기반 손 모양 인식의 경우, 카메라와 손 간의 상대적인 각도에 제한을 두거나 여러 대의 카메라를 배치하는 것이 일반적이다. 그러나 카메라와 손 간의 상대적 각도에 제한을 두는 경우에는 사용자의 움직임에 제약이 따르게 되며, 여러 대의 카메라를 사용할 경우에는 각 입력된 영상에 대한 인식 결과를 최종 인식 결과에 반영하는 방식에 대해서 추가적으로 고려해야 한다. 본 논문에서는 비전 기반 손 모양 인식의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 인식의 과정에서 사용되는 손 모양 특징을 손 구조적인 각도 정보와 손 영상 특징으로 나누고, 학습을 통해 각 특징 간 연관성을 정의한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.181-183
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• 2015

최근 자연어 처리 분야에서 딥 러닝이 많이 사용되고 있다. 자연어 처리에서 딥 러닝의 성능 향상을 위해 단어의 표현이 중요하다. 단어 임베딩은 단어 표현을 인공 신경망을 이용해 다차원 벡터로 표현한다. 본 논문에서는 word2vec의 Skip-gram과 negative-sampling을 이용하여 단어 임베딩 학습을 한다. 단어 임베딩 학습 데이터로 한국어 어휘지도 UWordMap의 용언의 필수논항 의미 제약 정보를 이용하여 구성했으며 250,183개의 단어 사전을 구축해 학습한다. 실험 결과로는 의미 제약 정보를 이용한 단어 임베딩이 유사성을 가진 단어들이 인접해 있음을 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.99-106
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• 2020

본 연구는 소셜 빅데이터에 기반을 둔 유명인과 브랜드의 이미지 유사도가 광고효과를 예측할 수 있는 결정변수가 될 수 있는지를 파악하기 위해, 광고효과 예측모형을 생성하고 빅데이터 분석기법인 기계학습 방법을 통해 그 타당도를 검증하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 SNS상의 키워드 네트워크 구조에 기반하여 유명인-브랜드 이미지 유사도를 정량화하고, 학습 데이터를 통해 이미지 유사도를 독립변수로, 광고효과 데이터를 종속변수로 하는 다중회귀모형을 반복 실시하여 광고효과 예측모형을 생성하였다. 이렇게 생성된 예측모형의 정확도를 판단하기 위해 예측 데이터에서 얻은 광고효과 예측값과 비교 기준으로서의 서베이값을 비교한 결과, 타당도를 판단하는 기준치인 75%의 분류 정확도를 보였으므로 본 광고효과 예측 모델링의 타당성은 확보된 것으로 입증되었다. 본 연구는 유명인-브랜드 이미지 유사성 구조를 소셜 네트워크 구조로 설명하고 그 효과를 기계학습을 통한 예측 모델링으로 검증하여 빅데이터 기반 모델링 연구에 새로운 방법론적 대안과 방향을 제시하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.667-669
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• 2001

현재, 사회가 정보화 되어감에 따라 교육분야에서 컴퓨터의 가치는 더욱 높아지고 있으며, 기존의 교실위주의 수업보다 시간적 공간적 제약을 덜 받게 되는 WBI(Web Based Instruction)는 무한한 발전 가능성을 가지고 있다. 하지만 기존의 WBI에서는 교수의 강의가 끝나면 수업 평가 후 학생에게 수업의 결과를 알려주는 형식이었고, 도한 학습자에게는 일률적으로 평가가 적용되어 학생의 수준에 맞는 수업을 할 수가 없었으며, 교수의 입장에서도 학생들의 평가 결과가 수업의 질을 높이거나 내용을 변경시킬 근거가 될 수는 없었다. 따라서 수준별 학습을 위한 단계별 예비 테스트와 학습 후 테스트의 평가내용을 다양한 방법으로 시각적으로 제시하고, 또한 교수가 평가의 준거를 입력하고 학습자의 평가결과와 교수자의 평가준거를 비교할 수 있는 교수지원 컴포넌트를 작성하고자 한다. 이는 체계적인 평가 방법론이 되고 학습의 패러다임을 바꾸거나 과목을 변경할 경우, 그 결과에 따라 교수 방법의 변화나 수업내용을 변경하고자할 때 용이하다. 또한 유사한 다른 패러다임의 WBI 시스템에서도 이미 개발된 컴포넌트를 사용함으로써, 사용의 용이성과 이식성, 재사용성을 높일 수 있게 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.429-430
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• 2019

본 논문에서는 최적화 기법에 기반한 지능형 시스템의 재무응용사례를 다룬다. 본 연구에서 제안하는 모형은 대표적인 최적화 기법 중 하나인 시뮬레이티드 어니일링인데 이는 유전자 알고리듬과 유사한 최적화 성능을 가지고 있는 것으로 알려져 있으나 재무분야에서 응용된 사례가 거의 없다. 본 연구에서 제안하는 지능형 시스템은 시뮬레이티드 어니일링과 기계학습 기법을 결합한 것이다. 일반적으로 최적화와 기계학습 기법을 결합하는 방법은 특징선택(feature selection), 특징 가중치 최적화(feature weighting), 사례선택(instance selection), 모수 최적화(parameter optimization) 등의 방법이 있는데 선행연구에서 가장 많이 사용된 것은 특징선택에 두 기법을 결합하는 방식이다. 본 연구에서도 기계학습 기법을 재무 문제에 활용함에 있어서 최적의 특징선택을 위해 시뮬레이티드 어니일링을 결합하는 방식을 사용한다. 본 연구에서 제안된 기법의 유용성을 확인하기 위하여 실제 재무분야의 데이터를 활용하여 예측 정확도를 확인하였으며 그 결과를 통하여 제안하는 모형의 유용성을 확인할 수 있었다.